知乎说改个参数的科研是灌水，我的本科老师说搞科研高创新就是改参数，哪个对的？
知乎上的说法和你的本科老师的说法似乎有些矛盾，但其实它们可能都站在一定的角度，而且都触及了科研中关于“创新”和“价值”的讨论。要理解这个问题，我们需要更深入地剖析“改参数”的含义、科研的本质以及创新的不同层次。
一、 知乎的观点：为什么“改参数的科研是灌水”？
知乎上之所以会有这样的说法，通常是基于以下几点考量：
1. 缺乏原创性和理论突破： 很多时候，“改参数”指的是在现有成熟的模型、算法、实验方法的基础上，对一些可调参数进行微调，以期获得更好的性能指标。如果这种“改参数”仅仅是为了在某个数据集上取得略微更好的结果，而没有伴随新的理论发现、新的模型结构、新的实验设计或新的研究视角，那么其原创性和对学科的贡献可能就比较有限。
2. 容易被滥用和量产： 改参数往往门槛相对较低，不需要深厚的理论功底或创造性的思维。只要有足够的计算资源和耐心，很多人都可以通过网格搜索、随机搜索等方法找到一组“最优”参数。这使得这类研究容易被批量生产，尤其是在一些对模型调优非常敏感的领域（如机器学习的超参数调优），很容易变成一种“工程技巧”而非“科学发现”。
3. “数据挖掘”的嫌疑： 有时候，改参数的目的是为了在现有数据上找到一个“最佳”的拟合，但这种拟合可能缺乏泛化能力，或者只是对特定数据集的“过度优化”（overfitting）。如果研究的重点仅仅是“在这个数据上，这组参数效果最好”，而没有探讨为什么会这样，或者这种优化能否推广到其他类似场景，那么其科学价值就大打折扣，更像是数据分析师的工作，而不是科学家。
4. “指标导向”的科研风气： 在一些评价体系中，论文数量和引用量是重要的指标。为了快速发表论文，一些研究者可能会选择相对容易出结果的“改参数”路径，即使这些研究的创新性不足。这被一些人视为“灌水”或“刷论文”。
5. 与真正创新研究的对比： 与那些提出全新理论框架、发明全新算法、设计全新实验方法的研究相比，“改参数”确实显得不够“硬核”。真正的科学创新往往涉及对现有认知的颠覆或重大拓展。
二、 你本科老师的观点：为什么“搞科研高创新就是改参数”？
你的本科老师的说法，很可能是在强调“改参数”在某些情境下确实是创新的重要体现，或者是在引导学生理解科研的渐进性。以下是可能的解释：
1. 对“参数”的广义理解： 这里的“参数”可能不仅仅指机器学习模型的超参数，还可以包括：
实验参数： 比如物理实验中的温度、压力、电压、浓度、时间等；化学实验中的催化剂类型、反应温度、溶剂等；生物实验中的培养基成分、光照强度、基因表达水平等。
模型结构参数： 虽然不完全是调整现有参数，但在某些领域，对模型结构中一些固定参数的“微调”或“重构”，也可以看作是一种参数的调整，可能带来性能的显著提升。
理论模型中的参数： 在经济学、社会学、甚至一些理论物理模型中，参数的取值对模型行为有重要影响。研究这些参数的敏感性、最优值、或者参数之间的关系，本身就可以是重要的研究内容。
2. “改参数”的背后是理解和优化： “改参数”不是简单地随意改变数值。真正有价值的参数调整，背后需要：
深刻的理论理解： 为什么这个参数会影响结果？它在模型或系统中扮演什么角色？改变它的原理是什么？理解这些是关键。
实验设计的创新： 为了找到最优参数，可能需要设计全新的实验方案，或者更精细地控制其他变量，以确保参数变化的影响是可控和可测量的。
理论分析的支撑： 为什么一组特定的参数组合会比另一组效果更好？这背后是否有理论上的解释或推导？
解决实际问题的能力： 很多时候，我们之所以需要调整参数，是为了让模型或系统在现实世界中更好地工作，解决一个具体的问题。在这种情况下，找到那一组能有效解决问题的参数，其价值是巨大的。
3. 科研的渐进性： 科学研究往往是建立在前人工作基础上的。并非所有的研究都必须是颠覆性的“范式转移”。很多重要的科学进展，都是在现有理论框架下，通过精细的实验、严谨的计算、巧妙的模型优化等方式实现的。对一个系统进行参数优化，可能可以显著提升其性能，解决一个实际工程问题，或者揭示某个现象的内在规律，这些都是有价值的科研成果。
4. 举例说明：
物理学： 在材料科学中，通过微调合金成分的比例（可以看作参数），可以获得具有特定性能的新材料。
工程学： 在控制工程中，调整PID控制器的比例、积分、微分参数，可以显著改善系统的响应速度、稳定性和精度。这是工程界非常核心的研究内容。
机器学习： 虽然超参数调优有时被视为“调参”，但在某些领域，找到一组在特定复杂任务上表现优异的参数组合，并且能解释为什么这组参数有效，本身就是一种贡献。例如，在生物信息学中，为某个疾病诊断模型找到一组最佳参数，可以用于临床。
化学： 优化催化剂的组成、反应温度、压力等参数，可以提高产率和选择性，这是化学工程的核心。
三、 综合分析与哪个说法更准确？
我认为，你本科老师的说法更贴近科研的实践，但知乎的说法则指出了一个需要警惕的科研陷阱。两者都不是绝对正确或错误，关键在于对“改参数”的具体含义和背后所付出的努力的理解。
如果“改参数”是指：
没有任何理论指导，只是通过盲目搜索来寻找最优数值。
目的是仅仅在某个特定数据集上获得一点点指标提升，缺乏泛化性和理论解释。
结果只是一个工程上的“调优”，并没有触及到科学原理的深层问题。
目的是为了快速发表论文，而不是为了真正的知识增长。
那么，知乎的说法就是准确的，这样的研究确实可以被视为“灌水”。
如果“改参数”是指：
基于对系统或模型深刻的理论理解，知道哪些参数是关键，以及改变这些参数的机制和预期效果。
参数的调整是服务于一个重要的科学问题或实际应用问题。
为了找到最佳参数，进行了精巧的实验设计或严谨的数学推导。
研究成果（包括那一组“最佳”参数及其背后的原理）对学科发展或实际应用有显著的推动作用。
那么，你本科老师的说法就是准确的，这是一种有价值的创新。
结论：
科研的创新体现在多个层面：可以是提出全新的理论，也可以是发明全新的方法或工具，还可以是对现有理论和方法的深刻理解、精细化和优化。
“改参数”本身可以是一种工具，也可以是一种研究路径。关键在于：
1. 你的“改参数”是否基于深刻的理解和理论？
2. 你改参数的目的和意义是什么？ 是为了解决一个有价值的问题，还是仅仅为了刷指标？
3. 你改参数的过程是否包含了科学的严谨性？ （实验设计、数据分析、理论解释）
4. 你改参数的最终成果是否对相关领域有实质性的贡献？
因此，与其简单地说“改参数是灌水”或“改参数就是创新”，不如说：“缺乏深刻理解、目的不明确、过程不严谨的改参数是灌水，而基于深刻洞察、解决关键问题、并包含严谨科学探究过程的参数优化则是重要的创新。”
在学术评价中，评审者会更关注研究的原创性、科学性、以及对现有知识的贡献。仅仅改变参数而缺乏这些，其价值自然会受到质疑。而那些能够通过参数调整来揭示新现象、解决难题、或提升效率的研究，则会得到认可。
一、 知乎的观点：为什么“改参数的科研是灌水”？
知乎上之所以会有这样的说法，通常是基于以下几点考量：
1. 缺乏原创性和理论突破： 很多时候，“改参数”指的是在现有成熟的模型、算法、实验方法的基础上，对一些可调参数进行微调，以期获得更好的性能指标。如果这种“改参数”仅仅是为了在某个数据集上取得略微更好的结果，而没有伴随新的理论发现、新的模型结构、新的实验设计或新的研究视角，那么其原创性和对学科的贡献可能就比较有限。
2. 容易被滥用和量产： 改参数往往门槛相对较低，不需要深厚的理论功底或创造性的思维。只要有足够的计算资源和耐心，很多人都可以通过网格搜索、随机搜索等方法找到一组“最优”参数。这使得这类研究容易被批量生产，尤其是在一些对模型调优非常敏感的领域（如机器学习的超参数调优），很容易变成一种“工程技巧”而非“科学发现”。
3. “数据挖掘”的嫌疑： 有时候，改参数的目的是为了在现有数据上找到一个“最佳”的拟合，但这种拟合可能缺乏泛化能力，或者只是对特定数据集的“过度优化”（overfitting）。如果研究的重点仅仅是“在这个数据上，这组参数效果最好”，而没有探讨为什么会这样，或者这种优化能否推广到其他类似场景，那么其科学价值就大打折扣，更像是数据分析师的工作，而不是科学家。
4. “指标导向”的科研风气： 在一些评价体系中，论文数量和引用量是重要的指标。为了快速发表论文，一些研究者可能会选择相对容易出结果的“改参数”路径，即使这些研究的创新性不足。这被一些人视为“灌水”或“刷论文”。
5. 与真正创新研究的对比： 与那些提出全新理论框架、发明全新算法、设计全新实验方法的研究相比，“改参数”确实显得不够“硬核”。真正的科学创新往往涉及对现有认知的颠覆或重大拓展。
二、 你本科老师的观点：为什么“搞科研高创新就是改参数”？
你的本科老师的说法，很可能是在强调“改参数”在某些情境下确实是创新的重要体现，或者是在引导学生理解科研的渐进性。以下是可能的解释：
1. 对“参数”的广义理解： 这里的“参数”可能不仅仅指机器学习模型的超参数，还可以包括：
实验参数： 比如物理实验中的温度、压力、电压、浓度、时间等；化学实验中的催化剂类型、反应温度、溶剂等；生物实验中的培养基成分、光照强度、基因表达水平等。
模型结构参数： 虽然不完全是调整现有参数，但在某些领域，对模型结构中一些固定参数的“微调”或“重构”，也可以看作是一种参数的调整，可能带来性能的显著提升。
理论模型中的参数： 在经济学、社会学、甚至一些理论物理模型中，参数的取值对模型行为有重要影响。研究这些参数的敏感性、最优值、或者参数之间的关系，本身就可以是重要的研究内容。
2. “改参数”的背后是理解和优化： “改参数”不是简单地随意改变数值。真正有价值的参数调整，背后需要：
深刻的理论理解： 为什么这个参数会影响结果？它在模型或系统中扮演什么角色？改变它的原理是什么？理解这些是关键。
实验设计的创新： 为了找到最优参数，可能需要设计全新的实验方案，或者更精细地控制其他变量，以确保参数变化的影响是可控和可测量的。
理论分析的支撑： 为什么一组特定的参数组合会比另一组效果更好？这背后是否有理论上的解释或推导？
解决实际问题的能力： 很多时候，我们之所以需要调整参数，是为了让模型或系统在现实世界中更好地工作，解决一个具体的问题。在这种情况下，找到那一组能有效解决问题的参数，其价值是巨大的。
3. 科研的渐进性： 科学研究往往是建立在前人工作基础上的。并非所有的研究都必须是颠覆性的“范式转移”。很多重要的科学进展，都是在现有理论框架下，通过精细的实验、严谨的计算、巧妙的模型优化等方式实现的。对一个系统进行参数优化，可能可以显著提升其性能，解决一个实际工程问题，或者揭示某个现象的内在规律，这些都是有价值的科研成果。
4. 举例说明：
物理学： 在材料科学中，通过微调合金成分的比例（可以看作参数），可以获得具有特定性能的新材料。
工程学： 在控制工程中，调整PID控制器的比例、积分、微分参数，可以显著改善系统的响应速度、稳定性和精度。这是工程界非常核心的研究内容。
机器学习： 虽然超参数调优有时被视为“调参”，但在某些领域，找到一组在特定复杂任务上表现优异的参数组合，并且能解释为什么这组参数有效，本身就是一种贡献。例如，在生物信息学中，为某个疾病诊断模型找到一组最佳参数，可以用于临床。
化学： 优化催化剂的组成、反应温度、压力等参数，可以提高产率和选择性，这是化学工程的核心。
三、 综合分析与哪个说法更准确？
我认为，你本科老师的说法更贴近科研的实践，但知乎的说法则指出了一个需要警惕的科研陷阱。两者都不是绝对正确或错误，关键在于对“改参数”的具体含义和背后所付出的努力的理解。
如果“改参数”是指：
没有任何理论指导，只是通过盲目搜索来寻找最优数值。
目的是仅仅在某个特定数据集上获得一点点指标提升，缺乏泛化性和理论解释。
结果只是一个工程上的“调优”，并没有触及到科学原理的深层问题。
目的是为了快速发表论文，而不是为了真正的知识增长。
那么，知乎的说法就是准确的，这样的研究确实可以被视为“灌水”。
如果“改参数”是指：
基于对系统或模型深刻的理论理解，知道哪些参数是关键，以及改变这些参数的机制和预期效果。
参数的调整是服务于一个重要的科学问题或实际应用问题。
为了找到最佳参数，进行了精巧的实验设计或严谨的数学推导。
研究成果（包括那一组“最佳”参数及其背后的原理）对学科发展或实际应用有显著的推动作用。
那么，你本科老师的说法就是准确的，这是一种有价值的创新。
结论：
科研的创新体现在多个层面：可以是提出全新的理论，也可以是发明全新的方法或工具，还可以是对现有理论和方法的深刻理解、精细化和优化。
“改参数”本身可以是一种工具，也可以是一种研究路径。关键在于：
1. 你的“改参数”是否基于深刻的理解和理论？
2. 你改参数的目的和意义是什么？ 是为了解决一个有价值的问题，还是仅仅为了刷指标？
3. 你改参数的过程是否包含了科学的严谨性？ （实验设计、数据分析、理论解释）
4. 你改参数的最终成果是否对相关领域有实质性的贡献？
因此，与其简单地说“改参数是灌水”或“改参数就是创新”，不如说：“缺乏深刻理解、目的不明确、过程不严谨的改参数是灌水，而基于深刻洞察、解决关键问题、并包含严谨科学探究过程的参数优化则是重要的创新。”
在学术评价中，评审者会更关注研究的原创性、科学性、以及对现有知识的贡献。仅仅改变参数而缺乏这些，其价值自然会受到质疑。而那些能够通过参数调整来揭示新现象、解决难题、或提升效率的研究，则会得到认可。
网友意见
可以看出题主还是个新手。
两种情况。
无脑改参数拿结果发现新理论就是灌水。
通过各种现象各种研究发现新理论算得参数并拿到结果就是高创新。
当然实际操作上一般都是先结果后理论，怎么看起来牛一些？反过来写文章。
你老师这个观点对绝大多数科研工作来说……可能没什么大毛病。毕竟开启新世界大门的人是极少的，大部分都在做一些边边角角的工作。
不过有一点要说明，改参数也分瞎改和科学的改。改参数本身没什么难度，一张正交表就能搞定，难的在于知道改哪个、为什么改、怎么去改。能把改参数的规律上升到经验公式甚至有物理规律支撑的定律这个层面，那就更难了。
换言之，什么叫水？
能解决问题的没有水的，没事无病呻吟才是水。这才是关键。
一般而言，知乎上凡是没认证的账号……谈科研的半句话也不能信。见过太多的☁️博硕、☁️科研了……
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